Если выполняются все 4 критерия, мы имеем дело с творческим мышлением.
Если выполняются какие-то отдельные критерии, мы имеем дело с приближением мыслительного процесса к творческому по каким-то понятным и четко сформулированным критериям.
Заслуга этих авторов состоит в наведении ясности в таких вопросах. Творческое мышление - это процесс, который удовлетворяет всем этим критериям.
На основании проведенных исследований, в ходе которых были выявлены способы решения человеком творческих логических задач, Ньюэлл и Саймон создали компьютерную программу, которую назвали «Логик-теоретик».
На основании анализа проведенных исследований с людьми, эта программа оказалась способной находить доказательства уже известных в логике и математике теорем.
Как рассуждают авторы:
«Если учесть, что когда-то доказательства этих теорем относились, по крайней мере, по первым двум указанным критериям, к результатам творческой деятельности их авторов, ведь когда-то люди доказывали впервые эти теоремы, безусловно, это признавалось как результат их творческой деятельности их авторов.
В этом случае, тогда и повторное нахождение этих доказательств компьютером с помощью данной программы также можно рассматривать как результат его творческого мышления.
Если компьютер способен на основании этой программы решать задачи, которые раньше признавались как творческими открытиями некоторых людей, вновь доказывать теорему, можно сделать вывод о том, что работу компьютера с помощью этой программы можно отнести по двум этим критериям к творческому мышлению».
И, кроме того, как утверждает Ньюэлл и Саймон процесс решения задач посредством этой программы можно считать творческим мышлением и по четвертому критерию, поскольку данная программа оказалась способной доказывать не только известные теоремы, но и формулировать новые.
Вот способ доказать это, и если мы действительно хотим как-то сделать решающий вывод о правомерности вот таких утверждений этих авторов. Во всяком случае, в универсальном решателе проблем это очевидно, ясно, но мы должны уже заняться определенной деятельностью по анализу того, как эта программа устроена и насколько авторы действительно моделируют мыслительные процессы людей, доказывающих те или иные теоремы.
Далее в результате своих исследований творческого мышления Ньюэлл и Саймон также описали две основные стратегии поиска новых способов решения задач. И вот эти две стратегии они назвали «Алгоритмы» и «эвристики». Нам нужно разобраться в этих понятиях.
Алгоритмы – это правила поиска решения задачи, которые заключаются в рассмотрении всех возможных вариантов, способов её решения.
Использование алгоритмов полностью гарантирует человеку нахождение правильного решения.
Эвристики – это правила поиска решения задачи, благодаря которым этот поиск сокращается до рассмотрения некоторого ограниченного числа вариантов, возможных способов решения задачи.
Понятно что, в отличие от алгоритмов использование эвристик не даёт человеку никаких гарантий, что он найдет правильное решение.
Но если правильное решение окажется в зоне поиска, как бы очерченной той или иной эвристикой, то человек найдет гораздо быстрее решение стоящей задачи.
Я приведу конкретные примеры алгоритмов и эвристик, которые приводят сами авторы, иллюстрируя эти понятия на простом примере.
Пример. Предположим, перед нами возникла задача открыть номерной замок какого-то сейфа, который состоит из десяти ячеек, в каждой из которых числа могут варьировать от 0 до 99.
В данном случае алгоритмом будет любое правило поиска решений направленное на последовательный перебор всех возможных вариантов решения этой задачи, а их здесь немного немало 10 в 20 степени. Понятно, что при использовании алгоритма мы рано или поздно этот замок откроем, но весь вопрос заключается во времени: когда? Откроем ли мы его в течение своей жизни или оставим другим.
Пример. Дальше этот же самый пример, они модифицировали, предположим, что этот замок оказался неисправным, когда набирается нужная цифра, раздается щелчок.
Очевидно, если мы будем при открывании замка руководствоваться таким эвристическим правилом, как набирать только те цифры, которые сопровождаются щелчком, то данная задача будет решена значительно быстрее. Но вполне понятно, что если эти щелчки никак не связаны с набором искомых цифр, то данное эвристическое правило не приведет нас к решению задачи.
Понятно, что эвристики - это достаточно рискованные стратегии поиска решения задач.
Тем не менее, как пишут авторы, уже анализируя процессы решения задач людьми: «Люди в гораздо большей степени предпочитают руководствоваться при решении задач не алгоритмами, а эвристиками».
Это довольно распространенный тип стратегии решения задач.
Что делают Ньюэлл и Саймон? Где нужно искать ответы на вопросы о тождестве этих процессов?
И Ньюэлл и Саймон подробно изучают и анализируют эти эвристики. И целый ряд эвристик им удаётся запрограммировать в работе ЭВМ.
В частности, в программе «Логик-теоретик», авторы запрограммировали ряд таких вот эвристик. Эта теория имеет многочисленные эмпирические подкрепления в виде конкретных компьютерных программ, в которых успешно моделируются отдельные способы решения человеком различного рода задач и, в том числе, традиционно относящихся к творческим.
И, по-видимому, вот этим можно объяснить успех и популярность вот этой теории на западе. Она подкупает своей открытостью, того, как происходит работа над эмпирическим обоснованием вот этой теории.
Работы Ньюэлла и Саймона пробудили у многих ученых, не только у психологов, интерес к созданию искусственного интеллекта, к созданию таких компьютерных программ, которые были бы способны решать определенные задачи не менее, а возможно даже более эффективно, чем человек. Появилось целое направление создания искусственного интеллекта, т. е. создание таких компьютерных программ, которые способны решать многие задачи не менее, а, возможно, даже и более эффективно, чем человек.
В настоящее время эти работы ведутся, наиболее известным результатом этой работы является создание компьютерной программы игры в шахматы, которая оказалась вполне сравнимой с мастерством игры чемпиона мира (Каспаров проиграл).
Однако следует иметь в виду, что в работах по созданию искусственного интеллекта сейчас уже абсолютно не ставится задача обязательного моделирования способов решения задач человеком, как это было в первоначальных работах. Сейчас эти разработки осуществляются по своим законам, поэтому современные компьютерные программы, имитирующие процесс решения задачи человеком нельзя никак рассматривать как некие моделирование этого процесса. Очевидно, что для создания искусственного интеллекта этого не нужно.
Зачем моделировать человеческий интеллект, а вдруг он не совершенен? Проще создать машинную программу, которая лучше решает какую-то задачу, не проводя аналогий с процессом решения задач человеком. Это уже некое самостоятельное направление, где подобие процессов мышления и компьютерных программ отступает на второй план.